充分利用 PyLint。
敲黑板:PyLint 实际上很好!
“PyLint 可以拯救你的生命”,这是一句夸张的描述,但没有你想象的那么夸张。PyLint 可以让你远离非常难找到的和复杂的缺陷。最差的情况下,它只可以节省测试运行的时间。最好的情况下,它可以帮你避免生产环境中复杂的错误。
优点
我不好意思说这种情况是多么普遍。测试的命名总是那么奇怪:没有人关心这个名称,而且通常也找不到一个自然的名称。例如以下代码:
def test_add_small():# Math, am I right?assert 1 + 1 == 3def test_add_large():assert 5 + 6 == 11def test_add_small():assert 1 + 10 == 11
测试生效:
collected 2 items test.py .. 2 passed
但问题是:如果你覆盖了一个测试的名称,测试框架将愉快地跳过这个测试!
实际上,这些文件可能有数百行,而添加新测试的人可能并不知道所有的名称。除非有人仔细查看测试输出,否则一切看起来都很好。
最糟糕的是,被覆盖测试的添加、被覆盖测试造成的破坏,以及连锁反应的问题可能要几天、几月甚至几年才能发现。
PyLint 会找到它
就像一个好朋友一样,PyLint 可以帮助你。
test.py:8:0: E0102: function already defined line 1 (function-redefined)
缺点
就像 90 年代的情景喜剧一样,你对 PyLint 了解的越多,问题就越多。以下是一个库存建模程序的常规代码:
"""Inventory abstractions"""import attrs@attrs.defineclass Laptop:"""A laptop"""ident: strcpu: str
但 PyLint 似乎有自己的观点(可能形成于 90 年代),并且不怕把它们作为事实陈述出来:
$ pylint laptop.py | sed -n '/^laptop/s/[^ ]*: //p'R0903: Too few public methods (0/2) (too-few-public-methods)
危险
有没有想过在一个数百万人使用的工具中加入自己未证实的观点?PyLint 每月有 1200 万次下载。
“如果太挑剔,人们会取消检查” — 这是 PyLint GitHub 的 6987 号议题,于 2022 年 7 月 3 号提出
对于添加一个可能有许多误报的测试,它的态度是 ... “嗯”。
让它为你工作
PyLint 很好,但你需要小心地与它配合。为了让 PyLint 为你工作,以下是我推荐的三件事:
1、固定版本
固定你使用的 PyLint 版本,避免任何惊喜!
在你的 .toml
文件中定义:
[project.optional-dependencies]pylint = ["pylint"]
在代码中定义:
from unittest import mock
这与以下代码对应:
# noxfile.py...@nox.session(python=VERSIONS[-1])def refresh_deps(session):"""Refresh the requirements-*.txt files"""session.install("pip-tools")for deps in [..., "pylint"]:session.run("pip-compile","--extra",deps,"pyproject.toml","--output-file",f"requirements-{deps}.txt",)
2、默认禁止
禁用所有检查,然后启用那些你认为误报比率高的。(不仅仅是漏报/误报的比率!)
# noxfile.py...@nox.session(python="3.10")def lint(session):files = ["src/", "noxfile.py"]session.install("-r", "requirements-pylint.txt")session.install("-e", ".")session.run("pylint","--disable=all",*(f"--enable={checker}" for checker in checkers)"src",)
3、检查器
以下是我喜欢的检查器。加强项目的一致性,避免一些明显的错误。
checkers = ["missing-class-docstring","missing-function-docstring","missing-module-docstring","function-redefined",]
使用 PyLint
你可以只使用 PyLint 好的部分。在 CI 中运行它以保持一致性,并使用常用检查器。
放弃不好的部分:默认禁止检查器。
避免危险的部分:固定版本以避免意外。
以上是PyLint 的优点、缺点和危险的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Tomergelistsinpython,YouCanusethe操作员,estextMethod,ListComprehension,Oritertools

在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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